多变量灰色关联预测模型在变形预测中的应用
灰色系统理论在数据建模中的若干应用的开题报告
灰色系统理论在数据建模中的若干应用的开题报告1、选题意义灰色系统理论是一种重要的工具,在许多领域都有应用。
对于数据建模领域来说,灰色系统理论可以提供一种有效的方法来解决缺少足够数据的情况下的建模难题。
因此,本文将探讨灰色系统理论在数据建模中的若干应用。
2、研究内容本文将会从以下几个方面进行研究:(1)灰色预测模型及其应用灰色预测模型是灰色系统理论的核心内容之一,其可以通过采用少量的模型参数来对具有不确定性的系统进行预测。
因此,本文将重点研究灰色预测模型,并探讨其在数据建模中的应用。
(2)灰色关联分析模型及其应用灰色关联分析是利用灰色关联度来分析多变量之间的相关性的一种方法。
其特点是不需要假设变量之间的线性关系和正态分布等,因此可以适用于各种类型的数据。
因此,本文将探讨灰色关联分析模型及其在数据建模中的应用。
(3)灰色模糊综合评价模型及其应用灰色模糊综合评价模型是将灰色系统理论和模糊综合评价方法相结合而形成的一种方法。
其可以通过将数据进行灰色化处理以及采用模糊数学中的模糊综合评价方法来对系统进行建模。
因此,本文将探讨灰色模糊综合评价模型及其在数据建模中的应用。
3、研究目的本文旨在探讨灰色系统理论在数据建模中的应用,以此提供一种新的思路和方法来解决数据建模中的难题。
通过研究灰色预测模型、灰色关联分析模型以及灰色模糊综合评价模型在数据建模中的应用,可以更好地了解灰色系统理论的实际应用效果以及其适用性。
4、研究方法本文将采用实证研究方法,同时借助文献综述法和系统分析法来开展研究。
通过查找相关文献,对灰色预测模型、灰色关联分析模型以及灰色模糊综合评价模型进行理论分析和实证研究,以此来探讨其在数据建模中的应用。
5、预期成果本文将对灰色系统理论在数据建模中的应用进行研究,预计将有以下成果:(1)探讨灰色预测模型、灰色关联分析模型以及灰色模糊综合评价模型在数据建模中的应用,并分析其优缺点。
(2)实证研究灰色系统理论在数据建模中的应用效果,并与传统方法进行比较。
隧道围岩变形量预测的灰色模型应用比较研究
中图分类 号 : 5 . U4 12
文献 标识 码 : A
S u y o h a o la t p i a i n i t d n t e Gr y M de nd I s Ap lc to n Fo e a tn f r a i n o n lS r o nd ng Ro k r c s i g De o m to fTu ne u r u i c
进模 型 , 通过 比较 结果及 关联 度 分析发 现 , 并 一般 的 G ( , ) 色预 测模 型 适 用 于 围岩 变形 量 的 M 11灰 短期 预 测 , 更新递 增模 型和 新 陈代谢 模 型在作 较 长期预 测 时 , 测精 度 更 高 . 预
关键 词 : 隧道 ; 变形量 : 色模 型 灰
t n a c rc h o —e m r cs . i c u a yi t eln tr f ea t o n g o Ke r s t n e : eo ma in q a t y g a d e ywo d :u n ld fr t u i ; ymo l o n t r
维
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大
学
学
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V0.0No4 1 . 3
文章编号 :6 30 9 (0 6 0 —0 20 17 —2 12 0 )40 4 —4
隧道 围岩 变 形 量 预 测 的灰 色模 型 应 用 比较 研 究
霍 玉 华 , 2
2. eNo. 2 Th 1 mEn i e rn Bu e uo gn ei g r a fCh n Ral y T i a 3 0 0 C i ) i a i wa ay n02 0 , hn u a
,
Ab ta t Tu n l u r u d n o k d f r t n mo i ri n i p ra tmeh d frh li ro ma sr c : n e ro n ig r c eo ma i nt sa o tn t o o odn i r — s o o m g f
分数阶累加多变量灰色模型FMGM(1,n)及应用
分数阶累加多变量灰色模型FMGM(1,n)及应用罗佑新【摘要】在分析单变量分数阶累加生成和累减生成的基础上,推导多变量分数阶累加生成的计算公式,建立多变量分数阶累加灰色模型FMGM(1,n),给出基于最小二乘法估计模型参数.以分数阶数为设计变量,以最小平均相对误差为目标函数,建立优化模型,以Matlab为平台编写优化求解程序.多变量分数阶累加灰色模型FMGM(1,n)模型是单变量的FGM(1,1)模型在多变量情况下的自然推广,旨在反映各变量间相互制约、相互促进的关系.最后给出了算例,算例表明本文所建模型的适应性、有效性.%After analyzing the fractional order AGO and IAGO of single variable, formula of multivariable fractional order AGO was deduced; the multivariable grey model FMGM(1,n) with fractional order accumulation was established; the model parameter estimation based on least square method was derived. By taking fractional order and minimum average relative error as design variable and object function, the optimal model was established and the solution program based in Matlab was written. As natural promotion of single variable model FGM(1,1), multivariable grey model FMGM(1,n) with fractional order accumulation reflected the interaction of variables. At last, the numerical example was given to indicate correctness and effectiveness of the model.【期刊名称】《中南大学学报(自然科学版)》【年(卷),期】2017(048)010【总页数】5页(P2686-2690)【关键词】多变量分数阶累加灰色模型FMGM(1,n)模型;优化;最小二乘法;模型参数估计【作者】罗佑新【作者单位】湖南文理学院洞庭湖生态经济区建设与发展省级协同创新中心,湖南常德,415000【正文语种】中文【中图分类】N94灰色系统理论立足于数据很少的灰系统,将已知数据序列进行数据变换处理,建立独具特色的微分方程模型,充分发掘较少数据中的显信息和隐信息,进而从无序的数据中发现有序,推知其未来的发展规律[1−3]。
MGM(1,n)灰色模型在基坑变形监测中的应用
基坑开 挖将 会 引起 周 围土 体 的侧 向位 移 和地面
沉 降 、 内支撑 轴力 的增加 及 围护结 构本 身 的变形 。 坑
目前 , 于基 坑 变形 预测 的方 法 主要 有 时 问序 列 分 用 析… 、 人工 神 经 网络 和灰 色 G 1 1 模 型 J 有限 M( , ) 、 元反 演预报 H 等 , 已取 得一 定成 果 。但 是 , 并 上述 观 1 MGM( 。 ) 型及 其预测 步 骤 1, 模 1 运用 灰 色系统 方 法 进 行预 测 分 析 , 先需 要 通 首 过 数据 生成方 法 ( 累加 、 累减 或 数 据 映 射 ) 行数 据 进 生 成 , 得非减 的 、 指 数 规律 的递 增 数 列 ; 后通 获 呈 然 过 微分 方程获 得拟 合 的 指数 曲线 方 程 式 , 生成 数 对 列进 行预 测 、 原 , 终 可 以得 到 原 始 数 列 的预 测 还 最 值 。设 有 n个 相互关 联 的变 形 观测 点 , 别获得 了 分 以 m 为周期 的系 列 变 形 观测 资料 。其 中一周 期 的
sm l at oir gt gt a e c d G ( , )m dl ue r edasn ein r ii , m oi e o e e n m n on r s r s et .M M 1 n oe, sdt po e t sig e co e bd sh e r v t i a e c l e o c y h z p d tn et
维普资讯
MGM ( , ) 色模 型 在 基坑 变 形监 测 中的应 用 1 灰
徐 浩峰 朱 向荣
( 浙江大学 宁 波理工学 院 宁波 350 ) 110
陈 斌”
( 浙江水利水 电专科学校 杭州 30 1) 1 8 0
多变量灰色模型在大坝变形预测中的应用
A =
的关联 度计算方法 有邓 氏关联度 、 对关联 度 、 绝 相 对速 率关联度 、 率关联度 等 , 中斜率关联 度具 斜 其 有可 处理数据 中 的负数 或零 值 、 关联 度 分辨 率 且
较高 等优点 而 被广 泛 采 用 , 联 度 可 以按 式 ( ) 关 1 ( ) 算。 2计
2 2 多变量灰 色预 测模型 .
M M( ,)它是 G ( ,) G 1凡 , M 11 模型在 元多变 量情 况下 的推 广 , 通过联 立求解 n个 r元微 分方程 , t 使
MG 1r 模型 中的参数 能够 反映 变量 间的相 互 M( , ) t 影响 。笔者 应 用 此模 型对 大坝 水 平 变 形 进 行 预 测, 取得 了满意 的效果 。 2 多变 量灰 色模 型的建模 及检验
第2 7卷第 6期
发
电
Vo . 127,No. 6 De ., 0 0 c 2 8
S e a W ae P we ihu n tr o r
多 变 量 灰 色模 型 在 大 坝 变 形 预 测 中 的 应 用
王 剑 涛 , 陈 建 康 , 陈 立 成 , 訾 进 甲 , 代 萍 , 黄 华 坚
1 +
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O" i
一
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二兰
() 1
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i J=12 … , , , , , 凡 k= 12 … , ,, m ( )
i J: 12 … , = 12 … , , , , , ,, m
() 2
式 中 o 为标 准 差 ; 为样 本 容 量 ; r m n为 变 量 个 数。
■ Sh n aroe iu t w c a W eP r
灰色预测模型的研究及应用
灰色预测模型的研究及应用
灰色预测模型是一种用于预测问题的数学模型,广泛应用于各个领域。
它在1982年由中国科学家GM灰所提出,因此得名为“灰色预测模型”。
灰色预测模型基于灰色系统理论,它假设事物的发展具有一定的规律性和趋势性,但也存在不确定性的因素。
它通过对已知数据的分析和处理,来预测未来的发展趋势。
灰色预测模型的核心思想是将已知数据序列分解为两个部分:灰色部分和白色部分。
灰色部分是由数据的数量级和函数形式决定的,因此可以用来预测未来的趋势。
白色部分则是由不确定的随机因素引起的,往往被视为噪声,不具备预测能力。
灰色预测模型有多种形式,其中最常用的是GM(1,1)模型。
该模型通过建立一阶线性微分方程来描述数据的变化趋势,然后利用指数累减生成灰色模型。
基于灰色模型,可以进一步进行累加、累减、累乘等操作,来实现更复杂的预测。
灰色预测模型在各个领域都有广泛的应用。
其中最典型的应用是经济预测领域,包括国民经济、金融市场等。
此外,它还可以应用于工业生产、环境保护、农业发展、医疗卫生等方面的预测。
灰色预测模型的优点是简单易懂、计算量小、适用范围广。
它可以对数据的趋势进行较为准确的预测,尤其适用于数据量较小或者不完整的情况下。
缺点是对数据的要求较高,数据的采
样点要均匀分布,并且在建立模型时需要进行一些参数的选择,可能存在主观性和不确定性。
总之,灰色预测模型是一种有效的预测方法,具有广泛的应用前景。
在实际应用中,需要对具体问题进行合理的建模和参数选择,以提高预测的准确性。
灰色模型在非等步长变形监测数据处理中的应用
全 球 定 位 系 统
G N SS orl of Chi W d na
Vo1 3 No 4 . 7, . Au s ,0 2 gu t 2 1
灰 色 模 型在 非等 步 长 变 形 监 测 数 据 处 理 中 的 应 用
栗衍 香 , 晓冬 。 李 雷 韩 ,
础, 以微 分 拟 合 法 为 核 心 的 建 模 方 法 。 模 型 参 数
频谱 分析 方法 、 ama K l n滤 波法 及 灰 色 模 型预 测 等 几 何或 物理 的方法 。其 中 , 过将灰 色模 型理 论应 通
用 于 变 形 监 测 , 过 极 少 量 的 不 断 更 新 的 原 始 数 据 通
基 金 项 目 :山 东 科技 大 学 研究 生科 技 创 新 基 金 项 目( C 1 3 8 Y A1 0 0 ) 联 系 人 :栗 衍 香 E mal a g g @ 1 3 c m - i :w n g l 6 . o
第 4期
栗衍 香等 : 色模 型在 非 等步 长 变形 监测 数据 处理 中的应 用 灰
以 等 时 间 问 隔 ( 步 长 ) 始 数 据 为 基 础 的 , 实 际 等 ) 为 预测 1 1作
模型 , 以等 时间序 列 作 为模 型参 数 , 立 一 元 一 阶 建
灰色模 型 。
收 稿 日期 :2 1 — 30 0 20 — 5
向的位移 沉 降 , 确 保 各项 施 工 安 全 , 为 必须 做 好 高
层建 筑物 的变 形 监 测 工作 。尽 管 变 形 体 的行 为 是 动 态变化 的 , 可 以利用 专业 仪器 和方法 对变 形过 但 程 进行持 续周 期性 的观测 , 取变形 体 的各静 态时 获 刻 数据 , 通过 数据 分 析 , 到对 监 测 对 象 的形 变 发 达 展 态势进 行精 准预 测 的 目的。
灰色模型在某水闸变形监测数据处理中的应用
,
因 地区 质 件 好, 基 载 该 地 条 较 地 承 力
.
f 累 生 后 得 生 数 } 次 加成 ,到成 列 做1 即: l ({㈩ () -2, ); 1 1, )…,㈩( } ] (
:
在 成 据 测 ,了 定 较 ,塘 挖 ,接 筑 底 , 完 数 预 后为 评 预 高闸 开 后直 浇 闸 板 高程同河底高程为 4 0 , 1m 厚. , m 1 进行检 验 , 以评价 模型 的优劣 , 出 给 三孔一联 共分 三块进行 布置。排 架
关 是 预 据 列与 联度 检验 测数 序 建模 数据 列的 似 序 相 程度。 联度 关 等级 越高, 生成的 测 据序 与建 即 预 数 列 模 据 列的 关 越 预 精度 数 序 相 性 好, 测
越商 。
l 色 分 程 灰 动 模型 灰 灰 微 方 。 色 态 是以 些 况 . 型 预 结 可 会 情 下模 的 测 果 能 不
l M 。 正型嬲 箕()] G 型 修模行 3 10) f 模 而’进 0)舭 色 现 从¨以修 例1( 模( 对 此 多 1 ) 型1 G 可次 ( ( 即1 M 越 差 1 , ) 。 ] 残 差
l 根据 系 论 始数 2 模 精 检 灰色 统理 对原 列 . 型 度 验 3
l测有格求这 令 曲 过 数 线 { Ij’0 对数较 的麓芸 拟 线 买 据 l ' ’ 实据严要但 合 通 测 曲 ’ I )} , 有 ( ( I I l l l) 鼎 啊J j
I时无法得到。 使用灰色预测模型则不
I需要大量的数据,数据可以是线性
Hale Waihona Puke 的第一点: “= ¨() ( ) ) 1 1 () 2
() 2方差比 c 检验: 原始序列
灰色预测模型原理
灰色预测模型原理灰色预测模型(Grey Prediction Model)是一种基于灰色系统理论和数学建模方法的预测模型。
灰色系统理论是我国学者黄金云教授于1982年提出的一种系统理论,它是研究非确定性和不完备信息系统的一种新方法,可用于研究多变量、小样本和非线性系统。
灰色预测模型主要基于灰色数学建模方法,通过对已知的部分序列数据进行建模和预测,来推测未知的序列数据趋势。
它适用于研究数据量小、信息不完备、非线性关系复杂的系统。
下面将简要介绍灰色预测模型的原理、模型建立过程以及一些应用案例。
1. 灰色预测模型的原理灰色预测模型的核心思想是通过对已知数据进行灰色关联度的度量,从而建立出合适的数学模型,进行未来数据的预测。
其基本原理可以概括为以下五个步骤:(1)建立灰色微分方程:根据原始数据的特点,确定合适的灰色微分方程,通常使用一阶或高阶灰色微分方程。
(2)求解灰色微分方程:根据所选择的灰色微分方程,求解其参数,得到模型的特征参数。
(3)模型检验:检验所建立的灰色预测模型的拟合程度和误差是否符合要求。
(4)进行灰色关联度分析:根据已知数据的变化规律,计算各个因素的灰色关联度,确定相关因素的重要性。
(5)进行预测:利用建立好的灰色预测模型,对未来的数据进行预测和分析,得出预测值。
2. 模型建立过程灰色预测模型的建立过程中,通常包括以下几个步骤:(1)数据的建立与处理:对原始数据进行筛选、预处理和归一化处理,以满足模型的要求。
(2)建立灰色微分方程:从已知数据中提取主要特征,并根据数据的特点选择合适的灰色微分方程。
(3)求解灰色微分方程:根据所选的灰色微分方程,通过累加生成序列、求解参数等方法,得到模型的特征参数。
(4)模型的检验:根据已知数据的拟合程度和误差范围,评估所建立的灰色预测模型的准确性和可靠性。
(5)模型的应用与预测:利用已建立的模型进行未来数据的预测和分析,得出预测结果。
3. 应用案例灰色预测模型在实际应用中具有广泛的应用范围,以下是一些常见的应用案例:(1)经济领域:用于对经济指标、市场需求、价格变动等进行预测,为经济决策提供参考。
基于灰色与线性回归组合模型在变形预测中的研究
城
市
勘
测
Au 2 1 g. 01 No. 4
Ur n Ge tch i a n e tg to & S r e i g ba o e n c lI v siai n uv yn
I样 有 : 吲
y( 1= ・ p( 1 [x ( ) 1 l p V 一 ] t ) Ce vt )e 一 Ie ( ) 1 + x + p x (7 1)
则 上 面两式 相 比为 :
Y (+ ) y = x ( 1 / ep ) 因此 得到 的解 为 :
C:( ) =( 9 . 2 一 6 2 , 3 5 5 ) A 33 7 ,2 .3 一 9.4
原 始 系列 :
x =( 0 3 , 6 9 , 9 O 7 . , 0 . 8 16 8 o 1. 8 2 . 2 4 . 5, 3 7 14 6 ,3 . ,
1 2 4 ,3 . 5 8. 32 1 1 )
Y() t=z(+ 一 t t m) z()
=
则有 : = I / c
( 2 2)
Cep 优) ep ) 1 [x ( 一 ] 1 ) .x ( [x ( 一 ] ep ) 1 (6
从而 : A A AX C:( ) T
得到 生成 序列 的预 测值 为 :
( 3 2)
误差 如 表 6所 示 , 测值 的平 均 相对 误 差 为 1.2 , 预 24 % 预测 18 9 8年沉 降量 的 相对 误差 为 1.9 , 测 18 2 3% 预 99
x ={o 1 ,o2 , o x ( )x ( ) …… ,on } x ( )
多变量时间序列预测模型研究及应用
多变量时间序列预测模型研究及应用随着各行各业的数据不断增长,如何有效地进行数据分析和预测成为了现代社会所关注的问题。
多变量时间序列(Multi-Variate Time Series,简称MVTS)预测模型是一种可以有效解决这个问题的方法。
本文将介绍该方法,以及其在实际应用中的重要性和可行性。
一、多变量时间序列预测模型概述所谓时间序列,指的是随着时间推移,数据以特定的顺序不断产生。
比如股票价格、气温、交通流量等等。
因为时间序列数据具有时序关联性,因此可以通过历史数据来预测未来趋势。
而所谓“多变量”,则是指在预测过程中,考虑了多个影响因素的情况。
比如,预测某城市未来一周的空气质量,可能需要考虑气象数据、交通拥堵状况、工厂排放情况等多个因素。
因此,多变量时间序列预测模型可以帮助我们更准确地预测未来。
传统的时间序列模型主要有AR、MA、ARMA、ARIMA等。
而MVTS模型则是在此基础上进行了扩展和改进,加入了多个过程变量或者多个之间变量的关系。
常用的MVTS模型有VAR、VECM、VARMA、VARX等。
VAR 模型(Vector Autoregression Model)是多变量时间序列模型中最常用的一种模型。
它是一种基于线性回归的方法,通过历史时间序列数据来预测未来一段时间的数据。
该模型并不依赖于特定的假设,因此在实际应用中有较广泛的适用性。
二、多变量时间序列预测模型的应用多变量时间序列预测模型在经济学、金融学、环境科学、气象学等领域都有着重要的应用。
下面将以几个实际案例来说明:1、经济学:以 GDP 和通货膨胀率为例,通过 VAR 模型预测未来几年的经济发展趋势。
同时,还可以考虑其他影响因素,比如政策变化、市场需求等。
这些因素的加入可以提高模型的预测准确度。
2、金融学:以股票价格为例,通过 VAR 模型预测未来股票的价格变化。
同时,可以考虑主要政策、市场需求等变量的影响。
通过这种方法,可以为投资者提供有用的决策参考。
改进灰色模型及其在变形预测中的应用
改进灰色模型及其在变形预测中的应用文章介绍了常用的变形预测[1]模型:GM (1,1)模型[2](即灰色模型),考虑背景值[3]对模型精度的影响。
对其进行改进,获得PGM(1,1)模型[4]。
并通过编程加以实现。
且通过实例比较,证明PGM(1,1)模型的预测效果更好。
标签:变形预测;灰色模型;背景值;加权灰色模型1 概述变形是指各种荷载作用于变形体,使其形状、大小及位置在时间域或空间域发生的变化。
变形预测就是根据对观测数据进行后期处理,来揭示变形监测数据序列的结构与规律,以建立动态预测模型,反映变形特征,推断变化趋势,进而建立起正确的变形预报理论和方法[1]。
由于灰色理论解决复杂系统的独特优点,故而灰色模型在变形预测多有应用[5]。
2 改进灰色模型2.1 GM(1,1)模型的建立在灰色系统理论[2]中,利用较少的或不确切的表示灰色系统行为特征的原始数据序列作生成变换(如累加、累减)后建立的,用以描述灰色系统内部事物连续变化过程或其规律的模型,称为灰色模型,简称GM模型。
GM(1,1)模型是1阶的,1个变量的微分方程型模型,是灰色预测的典型模型。
GM(1,1)模型具体建立步骤如下:(1)设有原始等时间的数列,其中n表示观测次序(t=1,2,…,n),对原始数据列中各时刻的数据依次累加,得新的序列:其中:(1)累减生成:(2)累减生成用于根据预测的数列还原出我们所需要的数列。
GM(1,1)模型的微分方程构成形式为:(3)式中a,b为待识别的模型灰参数,对于变形系统来说,a为发展系数,反映变形发展态势,b为灰作用量。
(2)确定数据矩阵B、Yn:(4)(3)求解参数列,可用最小二乘法解算:(5)(4)代入(3)得:(6)(5)作累減生成得:(7)式(6)和(7)即为灰色预测的两个基本模型。
当tn时,称■(0)(t)为模型预测值。
2.2 改进后的PGM(1,1)模型GM(1,1)模型采用紧邻均值生成方法,以Z(1)(t-1)=(x(1)(t+1)+x(1)(t))/2作为背景值,这样有一定的局限性,它不足以显示各种因素对建模原始数据贡献(即影响力)的大小。
时序预测中的灰色模型介绍(十)
时序预测中的灰色模型介绍时序预测是一种应用广泛的数据分析方法,它可以帮助我们预测未来一段时间内的数据趋势。
而在时序预测中,灰色模型是一种常用的模型之一。
本文将介绍灰色模型的基本原理、应用范围和优缺点。
一、灰色模型的基本原理灰色系统理论最早由中国科学家陈裕昌教授提出,它是一种用于处理少量数据和缺乏信息的系统分析方法。
灰色模型的基本原理是通过对数据进行灰色关联分析、灰色预测等处理,来实现对未来时序数据的预测。
灰色模型的关键在于建立数据的灰色关联度,通过对数据进行加权处理,将不规则的数据变为规则的规整数据,进而实现对未来数据的预测。
这种方法不仅可以用于单变量时序数据的预测,还可以用于多变量时序数据的预测,具有一定的灵活性和适用范围。
二、灰色模型的应用范围灰色模型在实际应用中具有广泛的应用范围,主要包括以下几个方面:1. 经济领域:灰色模型可以用于对经济指标的预测,如国内生产总值、消费指数、失业率等。
通过对这些指标的预测,可以帮助政府和企业制定发展战略和政策。
2. 工业领域:灰色模型可以用于对工业生产数据的预测,如原材料价格、产量、需求量等。
这对于企业的生产计划和库存管理具有重要意义。
3. 环境领域:灰色模型可以用于对环境数据的预测,如空气质量、水质数据等。
通过对这些数据的预测,可以帮助政府和环保部门采取相应的措施来改善环境。
4. 医疗领域:灰色模型可以用于对医疗数据的预测,如疾病发病率、病人数量、医疗资源需求等。
这对于医院和卫生部门的资源配置和医疗服务规划具有重要意义。
三、灰色模型的优缺点灰色模型作为一种时序预测方法,具有以下优点:1. 适用范围广:灰色模型可以处理各种类型的时序数据,包括线性和非线性数据,适用范围广泛。
2. 数据要求低:灰色模型对数据的要求相对较低,对于缺乏信息或者数据量较少的情况也可以进行预测。
3. 预测精度高:灰色模型在一定范围内可以取得较高的预测精度,对于短期和中期的预测效果较好。
灰色预测GM(1,1)在变形监测中的应用研究
大 小 检 验 、 联 度 检 验 和 后 验 差 检 验 3种 。 残 差 大 关
f () () , () 1 2, 凡} , … @
n为序列 长度 。对 进行一 次 累加生成 , 即可得
到 一个 生成 序列 ( {(1 ) ’ ) ( , ), 此 生成 ) (2 … ( }对 = ( (
“
() 3
园水 晶湾商业 街工 程 实例 ,利 用 灰色 预测 模 型 G M
对 允【 + ) 累减 生成 , 1作 1 可得 还原数 据 : (+ )凳 (+ ) () 1= ‘ 1 ( —
或
(, 对建 筑屋沉 降进行 定量 分析 和预测 。 1) 1
1 灰 色预 测 GM( , ) 型 1 1模
序列建 立一 阶微分 方程 :
中采用信 息化 施工 已成为 一个 发展趋 势 。对 基坑周 边 建筑物 、 基坑 土体 等进行 变形 监测 , 尽可能 地对其 在 后续 施工 中的变 形 进行 预测 , 了解 其 有无 较 大 的
警+ ㈣ M o = o
化 值为 a [,】 =0 u 。用最小 二乘求 解 , : 得 a “ = ]
关 联度 检验是 考察模 型值 与建模 序 列 曲线 的相 似程
度 ; 验差 检验 是对 残 差分 布 的统计 特性 进行 检 验 , 后
室形状 为长 条形 。建筑物为框剪结构 , 基础采 用预 应
第2 2卷 第 3期
o m u
— —
黄河 水 利 职 业 技术 学 院 学 报
a fYel w v rCo s v nc c ia I tt e lo l Ri e n era yTe hnc l nsi o ut
多变量灰色数列预测模型在非典研究中的应用
关 键 词 非 典 灰 色预 测模 型 人 工神 经 网络 G ( ,) 型 M 13 模 中图 分 类 号 : 19 O 5 文献标识码 : A
1 问题 的 背 景
S I 作 为本世 纪第一场突如其来 的灾害 , AL S 给我 国公
投入到对 S R A S的研 究 中 , 其传 播 规律 加 以研 究 , 对 并进
行有效 的预测 , 而找到抑制 的方法 . 去对 S R 从 过 A S的传
播规律研究基本 是运用传统 的 Lg t oii sc模型 , lg t 模 而 i c os i
众所周知 , 色 系统理 论是 以“ 分信 息 已 知 , 分 灰 部 部 信息未知” 小样 本” “ 的“ 、贫信 息” 的不 确定性 系统 为研究 对象 , 主要通过 对“ 分” 部 已知 信 息 的生成 、 开发 , 取有 提
价值的信息 , 实现对 系统运行规律进 行正确 描述 的 目的 . 灰色系统理论用于数列预测 的 G 1 1模 型 的特 点是利 M( , )
型需要很多案 例 的研究 , 中找 出病人 的 日转 化率 和退 从
出率 . 鉴于 S R A S是一种新型 的传染病 , 我们对 它知之 甚 少 。与很多类似 的突发性情 况一样 , 在前期 , 们不可 能 我 拥有太多 的案 例 , 以对 lg  ̄ 用 o i c的参数进行有效 的估 计 , s 所 以我们打算 采用灰度模型 的思想来对其进行研究 .
V1. o 24,N o
多变 量灰 色 数 列预 测模 型 在 非 典 研 究 中 的应 用
陈 仅
( 成都纺织高等专科学校人文社科与基础教学部 , 成都 6 3 ) 1 11 7
灰色与线性回归组合模型在变形预测中的应用研究
X ) ( n
23
2 4
93 .l
91 3 .4 89 .8 83 -1 8 51 . 7 90 . 6l 1 6 06 8 1 .7 32 8
0.8 74
0. 3 61 0.6 3 9 — 1 03 0 — .43 01 0. 9 32 11 6 .7 2. 5 12
则上面两式相 比为: y f 1 Y =e pv  ̄ + ) m x () t /
因 此 得 到 v 的解 为 : v l【 ( 1/ =ny t ) 十 y (9 1)
时问 / 日
1 1 1 2
、i
预l 值 / m 时 间 / 测 m 日 l
L L L
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预测值 / mm
(0 1)
根 据 灰 色 系 统 理 论 对 原 始 序 列 做 1次 累 加 生 成 后 , 得 到 生 成 序 列 X 1, : (1即
x = x ()X () … , () { 1, 2 , x n}
(1 1)
对 X ( 1求 导 或 做 累减 还 原 , 到 原 始 系 列 的预 测 公 t ) + 得 式 为: X o=( ) () oaep 一a 一a[ 1一 . ]x ( t xU / )
X =X () o 1 1 =X ( )
() 6
式() 式() 4在 5条件 下 的 特 解 为 :
丈()[( ] (a u 1 x1 e _1 f D一 x ) 十 ) p +
辨 识 值 a可 由式 () 算 : 8计
a=(, );( q ) T a u B 3 B y
一
5 3—
l 学术探讨 应用技术与研究
一
= _ : = :: : : =_ =: : 一 土:: = : . 二 = 二 二 _ :u l 叭 2繇 第 5 2
灰色预测模型在经济预测中的应用研究
灰色预测模型在经济预测中的应用研究在经济领域,预测未来的发展趋势和趋势变化对决策者和经济运营者至关重要。
灰色预测模型作为一种基于少量数据预测的方法,在经济预测中广泛应用,并取得了不俗的成果。
本文将介绍灰色预测模型的基本原理、应用场景以及模型的优缺点,并讨论其在经济预测中的应用研究。
灰色预测模型是灰色系统理论的核心方法之一,它适用于样本数据稀缺、不完整、不规则的情况。
该模型通过建立灰色微分方程来实现对未来趋势的预测。
它的主要特点是能够使用少量数据进行预测,并能够应对数据的不确定性。
灰色预测模型基于两个基本关系,即灰色微分方程和灰色关联度,通过对数据进行灰色化处理,建立模型并进行预测。
灰色预测模型在经济预测中具有广泛的应用场景。
首先,它可以用于经济增长的预测。
经济增长是国家和地区发展的核心目标,预测其未来的趋势对于政府和企业的决策具有重要意义。
灰色预测模型通过分析经济发展的历史数据,并根据灰色关联度寻找相关性,可以较为准确地预测未来的经济发展趋势。
其次,灰色预测模型可以应用于市场需求的预测。
市场需求是企业决策和产品销售的基础,准确预测市场需求情况对企业的发展至关重要。
传统的统计方法往往需要大量的数据支持,而灰色预测模型则可以通过少量且不规则的数据,得出对市场需求变化的预测结果。
这使得企业能够及时调整生产和销售策略,应对市场的变化。
灰色预测模型的优点之一是它适用于非线性系统的预测。
在经济领域,很多问题都是非线性的,传统的线性预测模型可能无法准确预测。
而灰色预测模型基于数据的动态特性,可以处理非线性系统。
通过对数据的建模,灰色预测模型可以提供更准确的预测结果。
然而,灰色预测模型也有一些局限性。
首先,它对数据的质量要求较高。
不同于传统的统计方法,灰色预测模型对数据的准确性和完整性要求较高。
如果数据存在较大的误差或丢失,预测结果可能会受到影响。
其次,灰色预测模型在样本数据较少的情况下,预测结果可能会不够准确。
多变量GM(1,n)模型在桥梁施工挠度控制中的应用
拉桥 中均有 成功 应用实 例[ 3 ] 。 灰色 系统理 论在桥 梁施 工控 制 中的作用 主要是 状态 预测 , 目前 习惯 采 用 的方 法 是通 过 模 型计 算 值 与实 测值之 差或 之 比建 立 1阶 、 单变 量 的误差 灰 微
[ z ”( 是 ) , z t ; ” ( 是 ) , …, z ”( 是 ) ] 为 { z “ } 的均值 生成
的序列 向量 。具体计 算公式 如下 :
”( 是)一 0. 5 ”( 点)+ 0 . 5 x ”( k一 1 )
●
分方 程 GM( 1 , 1 ) 模型来 获取 预测值 及 还原 值 , 后 来
也有 相应 的改进 模 型 S C GM ( 1 , 1 ) 模 型Ⅲ 4 以 及 灰 色
z I ’ ( 志)一
l z ( )
N
m一 1
式中, i ∈ 一 { 1 , 2 , …, N} ; k ∈ K= = = { 1 , 2 , …, 7 2 } 。
B P神 经 网 络模 型 ] , 但 都 停 留在 单 变 量 的 基 础 之
上 。 桥 梁 施 工 控 制 中 挠 度 变 化 的 影 响 因 子 不 止 一
2 . 1 建立 多变 量灰微 分矩 阵方程
设z ( 是 ) 一[ - z ∞( 忌 ) , ∞( ) , …,
( 志 ) ] 为
( 尼 ) ]
控制 向量, z “ ’ ( 忌 )一 r x l ”( 是 ) , ( 是 ) , …,
为{ z )的 1 一 AG O 生 成 的序 列 向量 , “ ( 尼 )一
是 GM( 1 , 1 ) 模 型简单叠 加 , 而是考 虑 了各变 量 之 间
灰色理论在基坑周边地面变形预测中的应用
山
西
建
筑
SHANXI
ARCHITECTURE
Vol. 38 No. 35 Dec. 2012
· 57·
灰色理论在基坑周边地面变形预测中的应用
蔡贝特
摘
卫
宏
( 海南大学土木建筑工程学院, 海南 海口 570228 )
4 ) 计算残差的均方差: S2 = 5 ) 计算方差比 C: C= 6 ) 计算小残差概率: 珔 P = p{ | Δ ( 0 ) ( i) - Δ | < 0 . 674 5 S1 } 。 珔 e i = | Δ ( 0 ) ( i) - Δ |, 令 S0 = 0 . 674 5 S1 , 即 P = p { e i < S0 } 。 若对于给定的 C0 > 0 , 当 C < C0 时, 称模型为均方差比合格模 当 P > P0 时, 称模型为小残差概率合格模 型; 如对给定的 P0 > 0 , 型。后验差检验判别参照表见表 1 。
表1
P > 0. 95 > 0. 80 > 0. 70 < 0. 70
(
nபைடு நூலகம்
∑[Δ
i =1
( 0)
2 珔 ( k) - Δ ]
n -1 S1 。 S2
)
1 /2
。
i x (i 0) ( 3 ) 设 Y = ( 0) x ( 4) i x (i 0) ( 5 )
a ^ i = ( B B)
1 ) 预测模型, 1 ) 模型 要: 运用灰色系统理论, 对基坑变形建立了 GM( 1 , 通过实际值与预测值的比较, 验证了灰色理论 GM ( 1 ,
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口 刘江’ 王高峰
( 1 . 河南省 海翔测绘工程有限公 司,河 南新 乡 4 5 3 0 0 0 ;
2 . 中国地质调 查局水文地质环境 地质 调查 中心,河北保 定 0 7 1 0 5 1 )
摘 要 :滑坡体 上 的各 监测 点之 间的 变形趋 势是相 互影响 的 ,对滑坡 变形 的预 测应 该考 虑到监 测 点之 间的相 关信息 ,故应从 整体 上对 变形观 测的数据进 行正确 的处理 ,建立合理适 用性模 型 ,对滑坡 的 变形 值做 出准备的预测预报 。基 于此 思想,通过 在 G M ( 1 , 1 )模型 的基础上进 行扩 展 ,同时顾及 多 个监 测点之间的相互 关联和影响 ,以 M A T L A B汇编语言 ,实现 了对滑坡 体上相互 关联 的 多点 变形预 测 模型 。在对一 个滑坡 变形趋 势预测 的工程 实例 中,分别用 多变量灰 色关联预 测模 型及其单点灰 色模 型 进行预 测并对结果进行 了比较 ,发现在预 测精度 上 多变量灰 色关联预测模 型较 单点模 型有 更高的准确 性 。在指导 以后该滑坡 信息化施 工和避 险工程 等方面起到积极 的作 用。 关键词 :滑坡 ;多变量灰 色模 型 ;监测数据 ;变形预测 ;m a t i a b 程序
考虑 n个 点相互 关联和 相互影 响 ,对此 生成序 建立 n
: 和 V e r h u l s t 协 同对 滑坡 进行 预测 预报 ,比单 模型 预报 更 元一阶常微 分方程组 ”
d t= 。 , ( f ) + “ 。 ‘ ( f ) + …+ a 砖 ( f ) + 6 l
:
( f ) + . . . + 《 - ( ) + 6 2
究方 法也很 多 ,无论是 测绘 人 员还 是地 质学 者都 提 出和应 用 了许 多预测 模型 ,例 如 ,指数平 滑 、时 间序 列 ’ 、卡 尔 曼滤波 及离 散卡 尔曼 滤波 、人 工神 经 网络 等 ,对
1 引言
是 ,滑 坡是 一个 十分 复杂 的非线 性动 态 系统 ,影 响其 稳定 性 的 因素很 多 ,包含 多个监 测点 且各监 测 点是相 互作 用 、
滑坡 是 三 峡 库 区 一 种 常 见的 地 质 灾 害 现象 , 已经 成 相 互影 响的 ,单 点的预 测预 报方 法没 有充分 利用 监测 点 的 为 威 胁 当地 人 们 生命 安 全 及 长 江航 运 的 主 要 地 质 灾害 之 相 互 关 联 信 息 ,对 反映 变 形体 的整 体 变 化趋 势 和规 律 缺
2 多变量灰色关联预测模型的建立
滑坡 的 灰色预 测 ,就是 对边坡 岩 体的垂 直位 移和 水平
精 度 ,许 多专 家学者 ,监测 数据从 地表 位移 观测 、 山体 内浅 层或
G M ( 1 , 1 )进 行 了一 些改进 ,而且 也从 不同的 角度给 出 了 深 层位 移监 测等 结果得 到 。本文 采用 的是对 监测 点 的累计
一
…
,
滑 坡 灾害 的产 生是 一个 缓 慢的过 程 ,大 量 的实 验研 乏可 行性 。本文 通过 在 G M ( 1 , 1 )模 型 的基 础上 进 行扩
卜” J ,并 通过 一个 滑坡 究和 滑坡 体的 变形破 坏宏观 调查 及仪 器监 测资料 表 明 ,滑 展 ,建 立 多变量 灰色 关联预 测模 型
c l t
对 此李 晓 红教 授 等在 2 0 0 1年 采 用 G M ( 1 , 1 )优 化模 型 既能 用于 滑坡 变 形的 中长 期预 测预 报 ,又能适 用 于滑 坡 的短临 滑预测 预报 。长期 以来 ,对物 体 的变形 预测 的研
,
: x t ( f ) +
i
很 多有益 的预测模 型。 1 9 8 6年陈 明东 、王 兰生首次 采用灰 水平相 对位移 量来进 行建模 分析 。设某变 形体 有 n个相互
色理 论 G M ( 1 , 1 )模型 ,对新滩 滑坡 的位移 监测 变形数 关联 的变 形 观测 点 ,获 得 了 m 个 周期 的 变形观 测 资 料 , 据进 行 了预测预 报 实验研 究 ;随 后宴 同珍 教授等 对此 模型 其相应的变形观测序列为 ( ) }( k=1 , 2 ,…, m ; 进 行 了扩展 研 究 ,提 出了利 用 Ve r h u l s t生长 模型 对滑 坡 1 , 2 ,…, ), 其 一 次 累加 生 成序 列 为 ( I 1 ( ) = ∑ ( ) 系 统静态 动态规 律及 不稳 定性 空时定 量预 测 ;1 9 9 1年朱 ( k 一1 , 2 ,… , m ; f =1 , 2 ,… ,, z )。
=
瑞赓 教授 等又进 一步提 出根 据位移 速率运 用 G M ( 1 , 1 ) 具 有明确 的物理 意义 ;当位移 序列 变化较 大 ,G M ( 1 , 1 ) 模 型 模拟 结 果 与 实 测 观测 值 误 差较 大 ,模 型 基 本 不能 适
用 ,而 Ve r h u l s t模 型对 滑坡 的短 临滑 预 报缺 乏超 前性 ,
准 确的预 测并 采取相 应 的预防措 施 ,可以 最大 限度地 减少 趋 势上都具 有可行性 。
灾害发 生对人 类工程及 经济活动造 成的损 失。 自从 1 9 8 5年 邓聚 龙 教授 提 出 灰色 系统 理 论 以来 ,
灰 色预测 预报 模型 被广泛 运用 到许 多领域 。为 了提 高预测
坡体 从 孕育 、发展 到破坏 ,一般 要 经过 减速 蠕变 、等 速蠕 体 的 实时监 测变形 数据 信息 为工 程实 例进行 分析 ,证 明 了 多变 量灰 色预测 模型 无论在 精度 上还 是在 反映滑 坡 的变形 变 和增速 蠕变 等较 长的演 化过 程 ,因此及 早对 滑坡体 进行